"""可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。"""
"""可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。"""
from collections.abc import Iterable, Iterator

# 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
print(isinstance([], Iterable))
print(isinstance({}, Iterable))
print(isinstance('abc', Iterable))
print(isinstance((x for x in range(1, 10)), Iterable))
print(isinstance(100, Iterable))
# 而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
# 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
# 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：
print(isinstance((x for x in range(1, 10)), Iterator))
print(isinstance([], Iterator))
print(isinstance({}, Iterator))
print(isinstance('abc', Iterator))
# 生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
# 把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：
print(isinstance(iter({}), Iterator))
print(isinstance(iter([]), Iterator))
# 这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
# Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

it = iter([1, 2, 3])
while True:
    try:
        x = next(it)
        print(x)
    except StopIteration:
        break